Classy-Fire是一个基于Azure OpenAI的LLM API的预训练多类文本分类方法，采用巧妙的参数微调和提示设计，能够高效地处理各种文本分类任务。
EnergeticAI是为无服务器功能优化的TensorFlow.js，提供快速冷启动、小模块大小和预训练模型，非常适合在Node.js应用中集成开源AI。
bricks是一个模块化的自然语言处理工具，包含分类器、提取器和生成器等众多基础模块，支持多种NLP任务，具有开源和易于扩展的特点。
本项目对大型语言模型在不同自然语言处理任务中的提示工程方法进行了调查，展示了如何在不需要大量参数重训练或微调的情况下，增强模型能力，并使非深度学习背景的用户能够与大型语言模型进行交互。同时总结了基于NLP任务的各种提示技术，并分析了在不同数据集上的性能表现。
学习如何构建自己的NLP文本分类器，并将其作为API进行开放，方便用户进行文本分类任务。提供简单易用的接口，支持多种文本分类需求。
EasyNLP是一个功能全面且易于使用的自然语言处理工具包，支持多种NLP任务，提供丰富的预训练模型，并能与多种深度学习框架无缝集成。它拥有良好的文档和社区支持，旨在简化用户的NLP开发流程。
该项目实现了一种参数高效的迁移学习方法，专注于点云分析，通过结合动态适配器和提示调优来提升模型在特定任务上的表现。
Ramen AI 提供完整的文本分类工具集，无需模型训练和预标记数据，开箱即用，轻松构建、测试、监控和扩展应用。
一个用于文档级翻译的项目，基于大型语言模型（LLMs）进行实现，并进行了一系列实验以评估其性能。
